Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o uso de abreviaturas não padronizadas aumenta a ambiguidade, dificultando a interpretação. A revisão manual é lenta e sujeita a erros, enquanto os sistemas de apoio à decisão clínica, que dependem de dados estruturados, são ineficazes para “texto livre”. O uso de text mining e processamento de linguagem natural na saúde ainda está numa fase inicial, sem uma aplicação generalizada em contextos clínicos.
Início / Publicações / Publicação
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DO “TEXTO LIVRE” A DADOS CLÍNICOS ESTRUTURADOS: A BASE PARA SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO MÉDICA
Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: Validação de algoritmos de text mining em contexto de oncologia
Data de publicação do artigo: Outubro de 2020
Fonte: Repositório Aberto da Universidade do Porto
Autor: Renato Ferreira Magalhães
Orientadores: Mário Amorim Lopes & Lúcio Lara Santos
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
Este estudo tem como objetivo fornecer informação clínica estruturada para apoiar a tomada de decisões, facilitando a consulta de dados clínicos, de forma a auxiliar os profissionais de saúde nas suas atividades diárias. A principal área de saúde digital abrangida é a Inteligência Artificial (IA), com ênfase em machine learning.
Qual é o contexto?
Este estudo foi realizado num hospital oncológico de referência que gera grandes volumes de dados clínicos provenientes de atos médicos, diagnósticos, tratamentos e resultados de exames. O processo de consultar e registar corretamente os dados de cada paciente é demorado, o que prolonga as consultas e reduz o tempo dos profissionais de saúde, consequentemente impactando a qualidade das decisões clínicas. A pandemia COVID-19, período em que o estudo foi conduzido, agravou ainda mais estas dificuldades, complicando a alocação de profissionais para as tarefas de anotação dos dados.
Quais são as abordagens atuais?
Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o uso de abreviaturas não padronizadas aumenta a ambiguidade, dificultando a interpretação. A revisão manual é lenta e sujeita a erros, enquanto os sistemas de apoio à decisão clínica, que dependem de dados estruturados, são ineficazes para “texto livre”. O uso de text mining e processamento de linguagem natural na saúde ainda está numa fase inicial, sem uma aplicação generalizada em contextos clínicos.
Em que consiste a inovação? Como é que é avaliado o impacto deste estudo?
A inovação deste estudo consiste na criação de um repositório de dados estruturados que alimenta os sistemas de apoio à decisão clínica. Este repositório é construído a partir da transformação dos registos dos pacientes (diários clínicos) escritos em “texto livre” em dados estruturados, através de text mining e processamento de linguagem natural.
O processo começa com a extração de texto a partir dos documentos PDF, seguida da normalização, que inclui a correção das frases e a substituição de abreviaturas pelos seus termos completos. Com o texto já normalizado, procede-se à identificação das 3 categorias ou entidades a que os dados se referem: ‘Procedimentos’, ‘Doenças’ ou ‘Medicamentos’ através de algoritmos de text mining. O processamento de linguagem natural é utilizado para a análise e compreensão dos textos.
Neste estudo foram utilizados 2 processos clínicos e aplicados 2 modelos de treino dos algoritmos. No modelo semi-supervisionado, o treino foi realizado associando automaticamente o vocabulário biomédico do UMLS (Sistema Unificado de Linguagem Médica) às 3 categorias enquanto no modelo supervisionado, o treino foi realizado através da identificação manual das categorias por 2 anotadores humanos (A e B). O estudo também incluiu a validação clínica dos algoritmos de text mining no contexto oncológico, assegurando a relevância prática e a aplicabilidade dos modelos desenvolvidos. O impacto dos modelos foi avaliado através de métricas de desempenho como precisão além de uma análise qualitativa realizada por um médico sénior.
Quais são os principais resultados? Qual é o impacto destes resultados? Qual é o futuro desta tecnologia?
O modelo semi-supervisionado apresentou um resultado de precisão de 86,6%, enquanto o modelo supervisionado obteve 63,8% de precisão com o anotador A e 65,7% com o anotador B. A análise qualitativa revelou que ambos os modelos deixaram algumas categorias/entidades por identificar em determinadas frases. Embora os resultados sejam promissores, há necessidade de reforçar a formação dos anotadores e treinar os algoritmos com mais dados validados.
O impacto destes resultados é significativo, pois demonstra que é possível criar ferramentas de apoio à decisão clínica. A utilização de dados estruturados permitirá a criação de dashboards intuitivos que apresentem informações críticas, como diagnósticos, medicação, e até uma linha temporal detalhada com o histórico clínico do paciente. Esta organização oferecerá uma visão clara e rápida das condições do doente, auxiliando os profissionais de saúde na tomada de decisões mais informadas e diminuindo o tempo de análise de grandes volumes de “texto livre”.
No futuro, esta ferramenta pode ser ampliada para integrar IA, ajudando a comparar tratamentos e prever resultados com base em dados de pacientes semelhantes, cruzando informações com normas internacionais e evidências científicas. Com isso, a ferramenta proporcionará uma maior personalização dos tratamentos e otimização de recursos. Ao reduzir redundâncias, como a repetição de exames, e melhorar a eficiência dos processos clínicos, a tecnologia poderá impactar diretamente a qualidade dos cuidados de saúde e reduzir os custos.
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Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
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Qual é o contexto?
Este estudo foi realizado num hospital oncológico de referência que gera grandes volumes de dados clínicos provenientes de atos médicos, diagnósticos, tratamentos e resultados de exames. O processo de consultar e registar corretamente os dados de cada paciente é demorado, o que prolonga as consultas e reduz o tempo dos profissionais de saúde, consequentemente impactando a qualidade das decisões clínicas. A pandemia COVID-19, período em que o estudo foi conduzido, agravou ainda mais estas dificuldades, complicando a alocação de profissionais para as tarefas de anotação dos dados.
Quais são as abordagens atuais?
Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o uso de abreviaturas não padronizadas aumenta a ambiguidade, dificultando a interpretação. A revisão manual é lenta e sujeita a erros, enquanto os sistemas de apoio à decisão clínica, que dependem de dados estruturados, são ineficazes para “texto livre”. O uso de text mining e processamento de linguagem natural na saúde ainda está numa fase inicial, sem uma aplicação generalizada em contextos clínicos.
Em que consiste a inovação? Como é que é avaliado o impacto deste estudo?
A inovação deste estudo consiste na criação de um repositório de dados estruturados que alimenta os sistemas de apoio à decisão clínica. Este repositório é construído a partir da transformação dos registos dos pacientes (diários clínicos) escritos em “texto livre” em dados estruturados, através de text mining e processamento de linguagem natural.
O processo começa com a extração de texto a partir dos documentos PDF, seguida da normalização, que inclui a correção das frases e a substituição de abreviaturas pelos seus termos completos. Com o texto já normalizado, procede-se à identificação das 3 categorias ou entidades a que os dados se referem: ‘Procedimentos’, ‘Doenças’ ou ‘Medicamentos’ através de algoritmos de text mining. O processamento de linguagem natural é utilizado para a análise e compreensão dos textos.
Neste estudo foram utilizados 2 processos clínicos e aplicados 2 modelos de treino dos algoritmos. No modelo semi-supervisionado, o treino foi realizado associando automaticamente o vocabulário biomédico do UMLS (Sistema Unificado de Linguagem Médica) às 3 categorias enquanto no modelo supervisionado, o treino foi realizado através da identificação manual das categorias por 2 anotadores humanos (A e B). O estudo também incluiu a validação clínica dos algoritmos de text mining no contexto oncológico, assegurando a relevância prática e a aplicabilidade dos modelos desenvolvidos. O impacto dos modelos foi avaliado através de métricas de desempenho como precisão além de uma análise qualitativa realizada por um médico sénior.
Quais são os principais resultados? Qual é o impacto destes resultados? Qual é o futuro desta tecnologia?
O modelo semi-supervisionado apresentou um resultado de precisão de 86,6%, enquanto o modelo supervisionado obteve 63,8% de precisão com o anotador A e 65,7% com o anotador B. A análise qualitativa revelou que ambos os modelos deixaram algumas categorias/entidades por identificar em determinadas frases. Embora os resultados sejam promissores, há necessidade de reforçar a formação dos anotadores e treinar os algoritmos com mais dados validados.
O impacto destes resultados é significativo, pois demonstra que é possível criar ferramentas de apoio à decisão clínica. A utilização de dados estruturados permitirá a criação de dashboards intuitivos que apresentem informações críticas, como diagnósticos, medicação, e até uma linha temporal detalhada com o histórico clínico do paciente. Esta organização oferecerá uma visão clara e rápida das condições do doente, auxiliando os profissionais de saúde na tomada de decisões mais informadas e diminuindo o tempo de análise de grandes volumes de “texto livre”.
No futuro, esta ferramenta pode ser ampliada para integrar IA, ajudando a comparar tratamentos e prever resultados com base em dados de pacientes semelhantes, cruzando informações com normas internacionais e evidências científicas. Com isso, a ferramenta proporcionará uma maior personalização dos tratamentos e otimização de recursos. Ao reduzir redundâncias, como a repetição de exames, e melhorar a eficiência dos processos clínicos, a tecnologia poderá impactar diretamente a qualidade dos cuidados de saúde e reduzir os custos.
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